JP6760739B2 - Information processing equipment, information processing methods and programs - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method and a program.
組合せ最適化問題には、乗務員のスケジューリング決定処理、配送計画決定処理等のように、与えられた集合の各要素を1回ずつ含む部分集合の組み合わせの中で、コストの総和が最小となる組み合わせを求める集合分割問題がある。
しかし、集合分割問題では、部分集合の候補の数が多い程、計算量が非常に増加し、求められる時間内に解を計算することが困難となる。
集合分割問題等の組み合わせ最適化問題の解を計算する方法には、特許文献1の方法がある。
Combinatorial optimization problems include combinations that minimize the sum of costs among subset combinations that include each element of a given set once, such as crew scheduling decision processing and delivery plan decision processing. There is a set partitioning problem to find.
However, in the partition of a set problem, as the number of subset candidates increases, the amount of calculation increases significantly, and it becomes difficult to calculate the solution within the required time.
There is a method of
しかし、特許文献1でも、問題の規模が大きくなると計算に時間がかかり、求められる時間内で精度の高い解を求めることが困難であった。
一方、イジングモデルにおけるハミルトニアンを最小化するスピンの状態を効率的に計算することができるイジングモデル計算デバイスが開発されている。
イジングモデルとは、結晶を構成する原子のスピンの向きを計算する簡易的なモデルである。格子上の格子点に原子があり、それぞれの原子は、上向きか下向きかのどちらかのみをとるスピンを有するものとする。隣り合った原子のスピンの向きがそろいたがるという現象を利用し、イジングモデルのハミルトニアンは、定義される。
組み合わせ最適化問題をイジングモデルとして表すことで、イジングモデル計算デバイスを用いて効率的に組み合わせ最適化問題を解くことができる。
しかし、集合分割問題を表す式とイジングモデルのハミルトニアンの式とは、形式が異なり、集合分割問題をイジングモデルとして表すことができなかった。
本発明は、効率的に集合分割問題の解を求めることを可能とすることを目的とする。
However, even in
On the other hand, an Ising model calculation device has been developed that can efficiently calculate the spin state that minimizes the Hamiltonian in the Ising model.
The Ising model is a simple model that calculates the spin directions of the atoms that make up a crystal. It is assumed that there are atoms at the lattice points on the lattice, and each atom has a spin that takes either upwards or downwards. The Hamiltonian of the Ising model is defined by taking advantage of the phenomenon that the spins of adjacent atoms want to be aligned.
By expressing the combination optimization problem as an Ising model, it is possible to efficiently solve the combination optimization problem using the Ising model calculation device.
However, the format of the equation expressing the partition of a set problem and the Hamiltonian equation of the Ising model are different, and the partition of a set problem cannot be expressed as the Ising model.
An object of the present invention is to make it possible to efficiently find a solution to a partition of a set problem.
本発明の情報処理装置は、集合Mを分割する集合分割問題における部分集合の候補の情報である候補情報として、複数の部分集合S 1 、S 2 、・・・の情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記候補情報に基づいて、集合Mの各要素kについて、kを含む部分集合S j の番号jの集合D k を取得し、取得したD k の要素数であるd k を取得し、D k の要素のペアの集合であるP k を取得し、P k の要素に対応する相互作用係数J ij を−1と決定し、D k の要素に対応する外部磁場係数h j を−(d k −2)と決定し、D k とP k とJ ij とh j とを、kに関するローカルなハミルトニアンの式として予め定められた式に当てはめることで、kに関するローカルなハミルトニアンの式H k であって、イジングモデルにおけるスピンの向きを表す変数σ以外の変数の値が決定された式H k を求めて、集合Mの各要素kについて求めたH k を、予め定められた式を用いてMの全ての要素について足し合わせることで、前記集合分割問題に対応するイジングモデルにおけるハミルトニアンの式を示す情報を生成する生成手段と、を有する。
係る構成を有することで、集合分割問題を表すイジングモデルのハミルトニアンの式を示す情報を生成することができるため、イジングモデル計算デバイスを適用して効率的に集合分割問題の解を求めることを可能にすることができる。
The information processing apparatus of the present invention is an acquisition means for acquiring information on a plurality of subsets S 1 , S 2 , ... As candidate information which is information on candidates for subsets in a partitioning problem that divides a set M. , The set D k of the number j of the subset S j including k is acquired for each element k of the set M based on the candidate information acquired by the acquisition means , and is the number of elements of the acquired D k. Obtain d k , obtain P k which is a set of pairs of elements of D k , determine the interaction coefficient J ij corresponding to the element of P k as -1, and determine the external magnetic field corresponding to the element of D k. By determining the variable h j as − (d k -2) and applying D k , P k , J ij, and h j to a predetermined equation as a local Hamiltonian equation for k, the local for k such a formula H k Hamiltonian, seeking formula H k the values of variables other than the variable σ representing the spin direction in the Ising model is determined, the H k obtained for each element k of the set M, previously It has a generation means for generating information indicating Hamiltonian's equation in the Zing model corresponding to the partition of a set problem by adding all the elements of M using the defined equation .
By having such a configuration, it is possible to generate information showing the Hamiltonian equation of the Ising model representing the partitioning problem, so it is possible to apply the Ising model calculation device to efficiently find the solution of the partitioning problem. Can be.
本発明によれば、効率的に集合分割問題の解を求めることを可能とすることができる。 According to the present invention, it is possible to efficiently find a solution to the partition of a set problem.
<実施形態1>
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
図1は、本実施形態の集合分割問題を計算する処理を行う計算システムのシステム構成の一例を示す図である。計算システムは、情報処理装置100、イジングモデル計算デバイス101を含む。
情報処理装置100は、集合分割問題の部分集合の候補の情報を取得し、集合分割問題をイジングモデルのハミルトニアンの形式に変換するパーソナルコンピュータ(PC)、サーバ装置等の情報処理装置である。
<
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a diagram showing an example of a system configuration of a calculation system that performs a process of calculating a set partition problem of the present embodiment. The calculation system includes an
The
イジングモデル計算デバイス101は、指定されたイジングモデルについて、ハミルトニアンを最小化するスピンの状態を計算するデバイスである。イジングモデル計算デバイス101は、例えば、イジングモデルにおけるスピン毎にスピン回路を有する装置である。各スピン回路は、各スピンの状態(上向き又は下向き、+1又は−1)を記憶するメモリ素子、自己のスピンに隣接するスピンとの間の相互作用係数を記憶するメモリ素子、イジングモデルのハミルトニアンにおける外部磁場の影響の大きさを示す外部磁場係数に相当する係数の値(以下では、説明の簡略化のため単に外部磁場係数という)を記憶するメモリ素子を有する。
また、各スピン回路は、各スピンの次世代のスピン状態を決定するために利用される論理回路を有する。世代とは、初期の状態を第1世代として、初期の状態からどれくらいの期間が経過したかを示すための指標であり、設定されたクロックが経過する毎に一つずつ増加する。例えば、第A世代から設定されたクロックが経過した状態は、第A+1世代となる。
イジングモデル計算デバイス101は、現世代のスピンの状態に基づいて、次世代のスピンの状態を決定する。各スピン回路は、隣接するスピンのスピン回路に対して、自己のスピン状態を通知し、隣接するスピンのスピン回路から隣接するスピンのスピン状態を取得する。また、各スピン回路は、メモリ素子から隣接するスピンとの間の相互作用係数、外部磁場係数を取得する。各スピン回路は、取得した隣接するスピンの状態、相互作用係数、外部磁場係数に基づいて、自己のスピンの状態を更新する。
各スピン回路は、正の相互作用係数を持つ隣接スピンと同じ向きへ、負の相互作用係数を持つ隣接スピンと反対の向きへ、自己のスピンの状態を更新しようとする。各スピン回路は、隣接するスピンからの影響の多数決によって、自己の新しいスピンの状態を決定する。その結果、イジングモデル計算デバイス101は、イジングモデルが持つエネルギーが低下する方向に、イジングモデルにおける各スピンを変化させることになる。
情報処理装置100は、集合分割問題の部分集合の候補を取得し、取得した候補の情報に基づいて、集合分割問題をイジングモデルのハミルトニアンの形式に変換した式を取得する。そして、情報処理装置100は、取得したハミルトニアンの式の情報を、イジングモデル計算デバイス101に送信する。イジングモデル計算デバイス101は、送信されたハミルトニアンの式を最小化する各スピンの向きを計算し、計算した各スピンの向きを情報処理装置100に送信する。情報処理装置100は、送信された各スピンの向きに基づいて、取得した部分集合の候補の中から最終的な分割結果となる部分集合を決定する。
The Ising
In addition, each spin circuit has a logic circuit used to determine the next-generation spin state of each spin. The generation is an index for indicating how long a period has passed since the initial state, with the initial state as the first generation, and increases by one each time the set clock elapses. For example, the state in which the clock set from the A generation has passed is the A + 1 generation.
The Ising
Each spin circuit attempts to update its spin state in the same direction as the adjacent spin with a positive interaction coefficient and in the opposite direction to the adjacent spin with a negative interaction coefficient. Each spin circuit determines the state of its new spin by a majority vote of the effects from adjacent spins. As a result, the Ising
The
図2は、情報処理装置100のハードウェア構成の一例を示す図である。情報処理装置100は、CPU201、主記憶装置202、補助記憶装置203、入出力I/F204、デバイスI/F205、を含む。CPU201、主記憶装置202、補助記憶装置203、入出力I/F204、デバイスI/F205は、システムバス206を介して、相互に接続されている。
CPU201は、情報処理装置100の処理を制御する中央演算処理装置である。主記憶装置202は、CPU201の主メモリ、ワークエリア等として機能する記憶装置である。補助記憶装置203は、各種プログラム、各種設定情報等を記憶する記憶装置である。入出力I/F204は、マウス、キーボード、タッチパネル等の入力装置からの入力を受け付けたり、計算結果等をモニタ、タッチパネル等の出力装置へ出力したりする際に利用されるインターフェースである。デバイスI/F205は、イジングモデル計算デバイス等の外部のデバイスと接続する際に利用されるインターフェースである。
CPU201が、補助記憶装置203等に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することによって、図3で後述する情報処理装置100の機能及び図4、図7で後述するフローチャートの処理が実現される。
FIG. 2 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the
The
When the
図3は、情報処理装置100の機能構成の一例を示す図である。情報処理装置100は、候補情報取得部301、変換部302、デバイス制御部303、決定部304を含む。
候補情報取得部301は、集合分割問題における部分集合の候補情報を取得する。例えば、候補情報取得部301は、補助記憶装置203に予め記憶されている計算対象である集合分割問題における部分集合の候補情報を、補助記憶装置203から取得する。また、候補情報取得部301は、計算対象である集合分割問題における部分集合の候補情報を、外付けHDDや外付けUSBメモリ等の外付けの記憶装置から取得することとしてもよい。
また、候補情報取得部301は、表示装置等に表示された入力データ選択画面や入力装置を介したユーザの操作に基づいて選択された候補情報を、補助記憶装置203等から取得することとしてもよい。また、候補情報取得部301は、表示装置等に表示された入力画面や入力装置を介したユーザの操作に基づいて、計算対象である集合分割問題における部分集合の候補情報を取得することとしてもよい。また、候補情報取得部301は、計算対象である集合分割問題における部分集合の候補情報を、ネットワークを介して接続される外部のサーバ等から取得することとしてもよい。候補情報取得部301は、取得した候補情報を変換部302に渡す。
FIG. 3 is a diagram showing an example of the functional configuration of the
The candidate
Further, the candidate
変換部302は、候補情報取得部301から取得した候補情報に基づいて、計算対象の集合分割問題をイジングモデルに変換する。集合分割問題には、分割対象の集合の要素kを含む部分集合が1つのみ存在するという制約条件のもとに、分割対象の集合を分割する問題である。変換部302は、最小値をとる場合に集合分割問題の制約条件を満たすことになるイジングモデルのハミルトニアンの式を生成することで、集合分割問題をイジングモデルに変換する。
デバイス制御部303は、変換部302により生成されたイジングモデルのハミルトニアンの式の情報を、イジングモデル計算デバイス101に送信することで、イジングモデル計算デバイス101に対して、送信した式が最小値となるスピンの状態を計算するように指示する。イジングモデル計算デバイス101は、受信したハミルトニアンの式の値が最小値となるスピンの状態を計算し、計算結果をデバイス制御部303に送信する。デバイス制御部303は、イジングモデル計算デバイス101から受信した計算結果を、決定部304に渡す。
決定部304は、デバイス制御部303から渡されたハミルトニアンの式の値が最小値となるスピンの状態に基づいて、候補情報取得部301により取得された分割結果の候補のうちから、最終的な分割結果となる部分集合を決定する。
The
The
The
図4は、情報処理装置100の処理の一例を示すフローチャートである。本実施形態では、m個の要素からなる集合M={1、2、・・・、m}を分割する集合分割問題を計算対象とする。
S401において、候補情報取得部301は、補助記憶装置203に予め記憶されている集合分割問題における部分集合の候補情報を、補助記憶装置203から取得する。
補助記憶装置203は、例えば、集合分割問題における部分集合の候補の情報である候補情報として、分割対象である集合の要素数と同じ値の要素数を持つ配列(以下では、候補配列)の情報を予め記憶しているものとする。候補配列は、集合分割問題における部分集合の1つの候補を示す配列であり、分割対象である集合Mの要素数がm個である場合、m個の要素を持つ1次元の配列となる。候補配列のk(1≦k≦m)番目の要素は、分割対象の集合Mのk番目の要素に対応している。候補配列の各要素は、0又は1の何れかの値をとり、候補配列のk番目の要素の値が1であることは、候補配列が示す部分集合に集合Mのk番目の要素が含まれることを示す。また、候補配列のk番目の要素の値が0であることは、候補配列が示す部分集合に集合Mのk番目の要素が含まれないことを示す。また、候補情報は、分割対象である集合の要素のうち、どの要素を含む部分集合であるかを示す情報であれば、配列に限定されず、例えば、分割対象の集合のうち、どの要素を含むかを示すテキストデータ等でもよい。
候補情報取得部301は、例えば、n個のそれぞれ異なる部分集合Sj(1≦j≦n)に対応するn個の候補配列を補助記憶装置203から取得する。取得されるn個の候補配列のそれぞれは、要素数mの1次元配列である。また、情報処理装置100は、取得した候補配列の要素数を取得することで、計算対象の集合分割問題における分割対象の集合の要素数を把握することができる。
FIG. 4 is a flowchart showing an example of processing of the
In S401, the candidate
The
The candidate
S402において、変換部302は、S401で取得された候補情報に基づいて、計算対象の集合分割問題を示すイジングモデルにおけるハミルトニアンを生成する。これにより、変換部302は、計算対象の集合分割問題を、イジングモデルにおけるハミルトニアンが最小値となる場合のスピンの状態を求める問題に変換することができる。S402の処理の詳細は、図7で後述する。
以下では、集合分割問題をイジングモデルに変換する仕組みについて説明する。集合分割問題とは、次のような問題である。m個の要素からなる集合M={1、2、・・・、m}、n個の部分集合Sjとそれらのコストcjが与えられたとき、集合Mの全ての要素k∈Mをちょうど一回ずつ含む部分集合の組合せの中で、コストの総和が最小になるものを求める問題である。集合Mの要素kがSjに含まれていれば1となり、kがSjに含まれていなければ0となるような係数akjを定義する。そして、部分集合Sjが選択された場合に1となり、部分集合Sjが選択されない場合に0となる変数をxjとすると、集合分割問題は、以下の式1で定式化できる。変数xjは、部分集合Sjが分割対象の集合Mの分割結果として選択されたか否かを示す変数とみなすことができる。式1の最上部の式は、集合分割問題における目的関数である。
In S402, the
In the following, the mechanism for converting the set partitioning problem into the Ising model will be described. The partition of a set problem is the following problem. Given a set M consisting of m elements = {1, 2, ..., m}, n subsets S j and their costs c j , all the elements k ∈ M of the set M The problem is to find the one that minimizes the sum of costs among the combinations of subsets that are included exactly once. It becomes 1 if element k of the set M is included in the S j, k defines the coefficients a kj such that 0 is not included in the S j. Then, 1 becomes when the subset S j is selected, the 0 and becomes variable when the subset S j is not selected when the x j, set partitioning problem can be formulated in
図5は、集合分割問題の概要を説明する図である。図5は、S401で、分割対象の集合{1、2、3、・・・、7}の部分集合の候補として9個の部分集合Sj(1≦j≦9)、つまりS1、S2、・・・、S9の候補情報が取得された場合の係数a kjの例を示す図である。
図5の表のk行は、分割対象の集合の要素kを示す。そして、図5の表のj列は、各部分集合Sjを示す。図5の表の各列の斜線模様の要素は、その列に対応する部分集合が対応する集合の要素を含んでいることを示している。図5における集合分割問題とは、集合{1、2、3、・・・、7}の各要素が丁度、1回ずつ現れるように、部分集合をSjの中から選択する問題ということができる。図5の例では、正解は、S1とS7とS9との組み、又は、S4とS8との組みである。
FIG. 5 is a diagram illustrating an outline of the partition of a set problem. FIG. 5 shows S401, in which nine subsets S j (1 ≦ j ≦ 9), that is, S 1 , S, are candidates for the subset of the set {1, 2, 3, ..., 7} to be divided. It is a figure which shows the example of the coefficient a k j when the candidate information of 2 , ..., S 9 is acquired.
Row k of the table in FIG. 5 indicates the element k of the set to be divided. Then, column j of the table of FIG. 5 shows each subset S j . The shaded elements of each column in the table of FIG. 5 indicate that the subset corresponding to that column contains the elements of the corresponding set. The set partitioning problem in FIG. 5 is a problem of selecting a subset from S j so that each element of the set {1, 2, 3, ..., 7} appears exactly once. it can. In the example of FIG. 5, the correct answer is a combination of S 1 , S 7 and S 9 , or a combination of S 4 and S 8 .
本実施形態では、情報処理装置100は、集合分割問題をイジングモデルのハミルトニアンの式に変換する。そして、イジングモデル計算デバイス101は、変換されたハミルトニアンを最小化するスピンの状態を計算する。即ち、イジングモデル計算デバイス101は、ハミルトニアンを最小化するスピンの状態を計算する。計算対象の集合分割問題に目的関数がある場合、イジングモデル計算デバイス101は、ハミルトニアンに加え、他の目的関数をも最小化するスピンの状態を計算しなければならないこととなる。この場合、イジングモデル計算デバイス101は、ハミルトニアンを最小化するスピンの状態を計算する場合に比べて、より多くのハードウェア資源(例えば、各スピン回路内のメモリ素子等)を必要とする。そのため、イジングモデル計算デバイス101は、ハードウェア資源が不足するため、ハミルトニアンに加え、他の目的関数をも最小化するスピンの状態を計算することができない場合がある。
また、集合分割問題において、目的関数を満たす最適解でなくとも、局所的な解が求まれば、それで十分である場合がある。そこで、本実施形態では、計算システムは、目的関数なしの集合分割問題を計算することとする。それにより、計算システムは、イジングモデル計算デバイス101内のハードウェア資源等のリソースを節約することができる。
目的関数なしの集合分割問題は、以下の式2のように定式化できる。
In this embodiment, the
Further, in the partition of a set problem, even if it is not the optimum solution that satisfies the objective function, it may be sufficient if a local solution is obtained. Therefore, in the present embodiment, the calculation system calculates the set partitioning problem without the objective function. Thereby, the calculation system can save resources such as hardware resources in the Ising
The partition of a set problem without an objective function can be formulated as in
式2の形式は、式5で後述するイジングモデルのハミルトニアンの形式と異なる。そのため、イジングモデル計算デバイス101は、式2で表される集合分割問題を計算することができない。
式2の中の変数xjを、以下の式3のように、原子のスピンの向きを表す変数σj(例えば、スピンが上向きの場合1、スピンが下向きの場合−1となる変数)に変更すると、以下の式4の式に変換できる。変数xjは、部分集合Sjが分割対象の集合Mの分割結果として選択されたか否かを示す変数であるため、変数σjも部分集合Sjが分割対象の集合Mの分割結果として選択されたか否かを示す変数とみなすことができる。即ち、σjが1であることは、SjがMの分割結果として選択されたことを示し、σjが−1であることは、SjがMの分割結果として選択されなかったことを示す変数である。
The format of
The variable x j in
イジングモデルのハミルトニアンについて説明する。ハミルトニアンとは、エネルギーに対応する物理量である。イジングモデルのハミルトニアンは、以下の式5のように表すことができる。式5の右辺の第1項は、格子上で接続しているスピンの全ての組み合わせ(i,j)についての、iのスピンと、jのスピンと、iのスピンとjのスピンとの間の相互作用の大きさを示す相互作用係数Jijと、の積の和である。式5の右辺の第2項は、外部磁場によるポテンシャルエネルギーである。外部磁場係数hjは、外部磁場による影響の大きさを示す係数である。 The Hamiltonian of the Ising model will be described. Hamiltonian is a physical quantity corresponding to energy. The Hamiltonian of the Ising model can be expressed as the following equation 5. The first term on the right side of Equation 5 is between the spins of i and the spins of j and the spins of i and the spins of j for all combinations of spins (i, j) connected on the grid. It is the sum of the products of the interaction coefficient J ij , which indicates the magnitude of the interaction of. The second term on the right side of Equation 5 is the potential energy due to the external magnetic field. The external magnetic field coefficient h j is a coefficient indicating the magnitude of the influence of the external magnetic field.
分割対象の集合Mの要素kについて、akj=1となるjの集合をDkとすると、集合Dkは、以下の式6のように表すことができる。集合Dkは、要素kを含む部分集合Sjの番号jの集合であるとみなすことができる。
The elements k of the set M of division target and a set of a kj = 1 and becomes j and D k, the set D k can be expressed as the
集合Dkの要素数をdkとする。また、集合Dkの要素のペア(i、j)の集合をPkとすると、集合Pkは、以下の式7のように表すことができる。 Let d k be the number of elements in the set D k . Further, assuming that the set of the pair (i, j) of the elements of the set D k is P k , the set P k can be expressed by the following equation 7.
要素kに関するローカルなハミルトニアンの式をHkとすると、式Hkを以下の式8のようにすることで、式Hkが最小値をとるときに、要素kを含む部分集合が1つのみ存在するという制約条件が満たされることになる。 Assuming that the local Hamiltonian equation for the element k is H k , the equation H k is set to the following equation 8 so that when the equation H k has the minimum value, there is only one subset containing the element k. The constraint of existence will be met.
イジングモデルのハミルトニアンにおける相互作用係数Jijを−1、外部磁場係数hjを−(dk−2)とおくと、式8のHkは、以下の式9のように、イジングモデルのハミルトニアンの式となる。 Assuming that the interaction coefficient J ij in the Hamiltonian of the Ising model is -1 and the external magnetic field coefficient h j is-(d k -2), H k of Equation 8 is the Hamiltonian of the Ising model as shown in Equation 9 below. It becomes the formula of.
式8に示す式Hkが最小値をとる場合に要素kを含む部分集合が1つのみ存在するという制約条件が満たされることになる理由を説明する。
dk個のσjのうち、値が1のものの個数をe個(0≦e≦dk)とし、値が−1のものの個数を(dk−e)個とすると、集合Dkについてのσjの合計は、以下の式10のようになる。
The reason why the constraint condition that there is only one subset including the element k is satisfied when the equation H k shown in the equation 8 has the minimum value will be described.
Assuming that the number of sigma j with a value of 1 is e (0 ≦ e ≦ d k ) and the number of sigma with a value of -1 is (d k − e), the set D k The sum of σ j of is as shown in Equation 10 below.
Dkに含まれる要素のペア(i、j)の集合であるPkの要素の数は、dk(dk−1)/2である。Pkの要素のうちσiσj=−1となるペア(i、j)の個数は、e(dk−e)である。Pkの要素のうちσiσj=1となるペア(i、j)の個数は、dk(dk−1)/2−e(dk−e)である。
よって、Pkに含まれる全てのペア(i、j)について足し合わせた値は、以下の式11のようになる。
The number of elements of P k , which is a set of pairs (i, j) of elements included in D k , is d k (d k -1) / 2. The number of pairs (i, j) in which σ i σ j = -1 among the elements of P k is e (d k − e). The number of pairs (i, j) in which σ i σ j = 1 among the elements of P k is d k (d k -1) / 2-e (d k −e).
Therefore, the added value for all the pairs (i, j) included in P k is as shown in
ここで、式8を、式11+式10×(dk−2)のように変形し、展開することができる。この式変形及び展開を式12に示す。
Here, Equation 8 can be transformed and expanded as
式12に示すように、式8は、2(e−1)2−(dk 2−3dk+4)/2という式に変形できる。変形後の式の第1項は、実数の二乗であるため、必ず0以上になり、e=1の場合、値が0となる。また、変形後の式の第2項は、dkが定数なので定数とみなすことができる。よって、式8の値は、eが1の場合に最小値をとるということになる。eが1であることは、要素kを含む部分集合のうち、ちょうど1つの部分集合が集合Mの分割結果として選択されたことを意味している。即ち、Hkが最小値をとる場合、要素kを含む部分集合が1つのみ存在するという制約条件が満たされることになる。
図6は、制約条件とハミルトニアンとの関係を示す図である。図6の表は、dk=4の場合を例に、スピンの状態σj(0≦j≦4)(上向きまたは下向き、1又は−1)の全組合せ(16通り)のそれぞれについての各種データを列挙した表である。項目601は、上向き(1)の値をとるスピンが1つだけ存在しているという制約条件を満たすか否かを示す項目である。例えば、図6の表の2行目のデータでは、σj(0≦j≦4)のうち、σ4のみ1となり、制約条件を満たしており、項目601の値は、Trueになっている。また、例えば、図6の表の1行目のデータでは、σj(0≦j≦4)の全てが−1となり、制約条件を満たしておらず、項目601の値は、Falseになっている。
図6の表の項目602は、要素kに関するローカルなハミルトニアンの式である式8の値がいくつになるかを示している。図6の例では、式8の値は、−4で最小となる様子が示されている。ここで、項目601と項目602との値を見比べてみると、式8の値が最小となる場合、制約条件が満たされていることが分かる。即ち、ちょうど一つのスピンが上向きとなる解を求めるために、式8を最小化すればよいことが確認できる。
As shown in Equation 12, Equation 8, 2 (e-1) 2 - (d k 2 -3d k +4) / 2 that can be transformed to formula. Since the first term of the modified equation is the square of a real number, it is always 0 or more, and when e = 1, the value is 0. Further, the second term of the modified equation can be regarded as a constant because d k is a constant. Therefore, the value of Equation 8 takes the minimum value when e is 1. When e is 1, it means that exactly one subset of the subsets including the element k is selected as the division result of the set M. That is, when H k takes the minimum value, the constraint condition that there is only one subset containing the element k is satisfied.
FIG. 6 is a diagram showing the relationship between the constraint condition and the Hamiltonian. The table of FIG. 6 shows various combinations (16 combinations) of the spin states σ j (0 ≦ j ≦ 4) (upward or downward, 1 or -1), taking the case of d k = 4 as an example. It is a table that lists the data.
図7は、集合分割問題をイジングモデルに変換する変換処理の一例を示すフローチャートである。図7を用いて、S402の処理の詳細を説明する。
S701において、変換部302は、集合Mに含まれる要素kを示すためのパラメータkpを初期化する。より具体的には、変換部302は、主記憶装置202に記憶されるkpの値を1に決定する。値が1であるkpは、集合Mに含まれる要素1(=k)を示すこととなる。
S702において、変換部302は、kpの値が集合Mの要素数であるm以下か否かを判定する。変換部302は、kpの値がm以下であると判定した場合、S703の処理に進み、kpの値が集合Mの要素数であるmより大きいと判定した場合、S709の処理に進む。
S703において、変換部302は、S401で取得された候補情報に対応する部分集合Sjのうち、kpが示す要素kを含む部分集合を特定し、特定した部分集合の番号(j)の集合である集合Dkを取得する。例えば、変換部302は、S401で候補情報として候補配列が取得された場合、取得された候補配列のそれぞれについて、候補配列のkpの値番目の要素の値が1である場合、その候補配列に対応する部分集合を、要素kを含む部分集合として特定する。
S704において、変換部302は、S702で取得した集合Dkの要素数dkを取得する。例えば、変換部302は、Dkが配列構造のデータである場合、S703で取得されたDkの要素数を取得することで、dkを取得する。
S705において、変換部302は、S702で取得した集合Dkに含まれる要素同士のペアの集合Pkを取得する。例えば、変換部302は、Dkから1つ目の要素を選択し、残った要素から2つ目の要素を選択し、選択した要素同士をペアとして決定する。更に、変換部302は、この処理を全てのペアを選択するまで繰り返すことで、集合Pkを取得する。
S706において、変換部302は、式5に示すようなイジングモデルのハミルトニアンの式における相互作用係数Jij、及び磁場係数hjを決定する。変換部302は、Jijの値を−1として決定する。また、変換部302は、S704で取得したdkに基づいて、hjの値を−(dk−2)に決定する。
FIG. 7 is a flowchart showing an example of a conversion process for converting a set partitioning problem into an Ising model. The details of the processing of S402 will be described with reference to FIG. 7.
In S701, the
In S702, the
In S703, the
In S704, the
In S705, the
In S706, the
S707において、変換部302は、kpが示すMの要素kについてのハミルトニアンHkを生成する。例えば、補助記憶装置203が予めHkの形式である式9の情報を記憶しているとする。式9の右辺の第1項のΣは、集合Pkに含まれる全ての要素(Dkの要素同士のペア)について、Jijσiσjの合計をとることを意味する。また、式9の右辺の第2項のΣは、集合Dkに含まれる全ての要素について、hjσjの合計をとることを意味する。
式9のHkは、イジングモデル計算デバイス101等により、Hkが最小値をとるσj(1≦j≦dk)の値を計算するために利用される式である。そのため、式9のうち、σ以外の変数(Pk、Jij、hj、Dk)の値については、確定させる必要がある。本実施形態では、変換部302は、式9のうち、σ以外の変数(Pk、Jij、hj、Dk)の値を決定することで、要素kについてのハミルトニアンを生成することとする。
変換部302は、式9のPkの値を、S705で取得した集合Pkとして決定する。変換部302は、式9のDkの値を、S703で取得した集合Dkとして決定する。また、変換部302は、式9のJijの値を、S706で決定したJij(−1)として決定する。また、変換部302は、式9のhjの値を、S706で決定したhj(−(dk−2))として決定する。そして、変換部302は、決定した変数(Pk、Jij、hj、Dk)を式9に当てはめることで、要素kについてのローカルなハミルトニアンの式を生成する。変換部302は、生成したローカルなハミルトニアンの式の情報を主記憶装置202に記憶する。
In S707, the
H k in Equation 9 is an equation used by the Ising
The
S708において、変換部302は、kpの値に1を加えた後、S702の処理に進む。
S709において、変換部302は、S707で生成した集合Mの各要素kに関するローカルなイジングモデルのハミルトニアンHkを、式13を用いて、分割対象の集合の各要素kについて足し合わせ、全体のイジングモデルのハミルトニアンHの式の情報を生成する。このように、変換部302は、集合分割問題に対応するイジングモデルのハミルトニアンの式を生成することで、集合分割問題をイジングモデルに変換することができる。即ち、Hに対応するイジングモデルが、集合分割問題に対応するイジングモデルであるということになる。
In S708, the
In S709, the
図4のフローチャートの説明に戻る。
S403において、デバイス制御部303は、S402で生成されたハミルトニアンHの式の情報をイジングモデル計算デバイス101に送信する。デバイス制御部303は、Hの情報を送信することで、イジングモデル計算デバイスに対して、Hが最小値をとる場合の各スピンの状態(σ1〜σn)の計算を指示する。
イジングモデル計算デバイス101は、S403で送信されたHの情報に基づいて、Hが最小値をとる場合のHに対応するイジングモデルの各スピンの状態を算出する。例えば、イジングモデル計算デバイス101は、Hに対応するイジングモデルの各スピン(σ1〜σn)について、スピン回路を用意する。そして、イジングモデル計算デバイス101は、Hに対応するイジングモデルを表すように、各スピン回路に初期スピン状態値、相互作用係数、外部磁場係数を設定する。イジングモデル計算デバイス101は、各スピン回路の初期スピン状態値として、ランダムに1又は−1の値を設定する。例えば、イジングモデル計算デバイス101は、乱数を発生させ、発生させた乱数に基づいて、各スピン回路の初期スピン状態値を1又は−1の何れにするかをランダムに決定する。その後、各スピン回路は、Hの値を最小値とするように、各スピンの状態を変化させていく。イジングモデル計算デバイス101は、第1世代から設定された数の世代が経過した場合、その世代における各スピンの状態を示す情報を情報処理装置100に送信する。
Returning to the description of the flowchart of FIG.
In S403, the
The Ising
図8は、イジングモデル計算デバイス101の実装の一例を説明する図である。図8を用いて、イジングモデル計算デバイス101が各スピン回路を実装する例を説明する。図8は、集合M={1}、Dk={1、2、3、4}、dk=4、Pk={(1、2)、(1、3)、(1、4)、(2、3)、(2、4)、(3、4)}である式13のハミルトニアンに対応するイジングモデルの例を説明する図である。図8のイジングモデルは、格子状に配置されたスピンが2層重なっているイジングモデルである。イジングモデル計算デバイス101は、例えば、内部のスピン回路のメモリ素子に、イジングモデル内の各スピン(図8の各格子点)に対応する設定情報を記憶することで、イジングモデルを実装する。まず、イジングモデル計算デバイス101は、各スピンの相互作用係数及び外部磁場係数を全て0に決定する。この状態では、各スピンは、周囲のスピンの影響を受けないことになる。
図8のイジングモデルの下層の各行は、Dkに含まれる要素jに対応するスピンσjに対応する。イジングモデル計算デバイス101は、下層の同じ行で隣接しあう各スピンの相互作用係数を+1に決定することで、下層の同じ行の全てのスピンの向きを同一とすることができる。これにより、下層の行iの全てのスピンは、同様に、σiのスピンの状態(部分集合Siが分割結果として選択されているか否か)を示すものとみなすことができる。
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of implementation of the Ising
Each row in the lower layer of the Ising model of FIG. 8 corresponds to the spin σ j corresponding to the element j contained in D k . The Ising
イジングモデル計算デバイス101は、上層を利用することで、下層の各行同士を、接続する。イジングモデル計算デバイス101は、σ1とσ2とを接続する場合、下層1行目の左端のスピンと上層1行目の左端のスピンとの間の相互作用係数を1に決定し、下層2行目の左端のスピンと上層2行目の左端のスピンとの間の相互作用係数を1に決定する。そして、イジングモデル計算デバイス101は、上層1行目の左端のスピンと上層2行目の左端のスピンとの間の相互作用係数を−1に決定する。それにより、イジングモデル計算デバイス101は、σ1の行とσ2の行との接続を、相互作用係数−1で接続されたことと同様の接続とすることができる。イジングモデル計算デバイス101は、同様に、σ1の行とσ3の行とを、σ1の行とσ4の行とを、σ2の行とσ3の行とを、σ2の行とσ4の行とを、σ3の行とσ4の行とを、相互作用係数−1となるよう接続する。
図8の例では、dk=4であるため、外部磁場係数hjは、−(dk−2)=−(4−2)=−2となる。そこで、イジングモデル計算デバイス101は、外部磁場係数−2を表すために、下層の各行について2つのスピンの外部磁場係数を−1に決定する。
以上の処理により、イジングモデル計算デバイス101は、指定されたハミルトニアンに対応するイジングモデルを実装する。そして、イジングモデル計算デバイス101は、ハミルトニアンの値を最小値とする各スピンの状態を計算する。イジングモデル計算デバイス101は、計算開始から設定された世代が経過した後、下層の各行のスピンの状態値を取得する。下層の各行のスピンの状態値は、各行に対応する部分集合が分割結果として選択されたか否かを示す。イジングモデル計算デバイス101は、取得したスピンの状態値の情報を情報処理装置100に送信する。
また、情報処理装置100は、以下のようにして、イジングモデル計算デバイス101による計算結果を取得してもよい。即ち、デバイス制御部303は、イジングモデル計算デバイス101に計算を指示した時刻から設定された期間が経過した場合、イジングモデル計算デバイス101に対して、イジングモデルの下層の各行のスピンの状態値を要求することとしてもよい。例えば、イジングモデル計算デバイス101は、ハミルトニアンの値を最小値とする各スピンの状態を、計算開始から設定された世代が経過するまで計算し続けるのではなく、情報処理装置100からの要求を受信するまで計算し続ける。そして、イジングモデル計算デバイス101は、情報処理装置からの要求を受信した場合、イジングモデルの下層の各行のスピンの状態値を取得し、取得した状態値の情報を情報処理装置100に送信する。また、イジングモデル計算デバイス101は、ハミルトニアンの値を最小値とする各スピンの状態を、情報処理装置100からの要求を受信した後も、計算し続けることとしてもよい。その場合、イジングモデル計算デバイス101は、情報処理装置から改めて計算結果の要求を受信した場合、イジングモデルの下層の各行のスピンの状態値を取得し、取得した状態値の情報を情報処理装置100に送信する。
The Ising
In the example of FIG. 8, since d k = 4, the external magnetic field coefficient h j is − (d k -2) = − (4-2) = -2. Therefore, the Ising
Through the above processing, the Ising
Further, the
図9は、集合M={1、2、3、・・・、m}であり、部分集合の候補がn個存在し、Mの要素毎にm個の式9のローカルなハミルトニアンが存在する場合の式13のハミルトニアンに対応するイジングモデルの概要を説明する図である。図9の例では、Mの要素1についてのローカルなハミルトニアンの式を図8におけるハミルトニアンの式と同様であるとする。
図9の例では、複数のローカルなハミルトニアンを含む全体のハミルトニアンに対応するイジングモデルは、図8同様に、格子状に配置されたスピンが2層重なっているイジングモデルであるとする。図9は、全体のハミルトニアンに対応する2層のイジングモデルを上部から俯瞰した様子を示す図である。
下層の各行は、図8と同様に、各スピンが相互作用係数1で接続されている。そのため、下層の各行の全てのスピンは、同じ状態値をとる。斜線で表した領域H1は、要素1についてのローカルなハミルトニアンH1に対応する部分が実装されている領域である。実装の内容は、図8と同様である。領域H2は、要素2についてのローカルなハミルトニアンH2に対応する部分が実装されている領域である。また、領域Hmは、要素mについてのローカルなハミルトニアンHmに対応する部分が実装されている領域である。イジングモデル計算デバイス101は、各領域(H1、H2、・・・、Hm)が重ならないように実装する。領域H1以外の領域についての実装の方法は、領域H1と同様、即ち、図8と同様である。イジングモデル計算デバイス101は、全体のハミルトニアンに対応するイジングモデルを図9に示すようなイジングモデルであるとして実装し、全体のハミルトニアンが最小値となる各スピンの状態を計算する。イジングモデル計算デバイス101は、計算開始から設定された世代が経過した後、下層の各行のスピンの状態値を取得する。下層の各行のスピンの状態値は、各行に対応する部分集合が分割結果として選択されたか否かを示す。イジングモデル計算デバイス101は、取得したスピンの状態値の情報を情報処理装置100に送信する。
In FIG. 9, the set M = {1, 2, 3, ..., M}, there are n subset candidates, and there are m local Hamiltonians of equation 9 for each element of M. It is a figure explaining the outline of the Ising model corresponding to the Hamiltonian of the case formula 13. In the example of FIG. 9, it is assumed that the local Hamiltonian equation for
In the example of FIG. 9, it is assumed that the Ising model corresponding to the entire Hamiltonian including a plurality of local Hamiltonians is an Ising model in which two layers of spins arranged in a grid pattern are overlapped as in FIG. FIG. 9 is a diagram showing a bird's-eye view of the two-layer Ising model corresponding to the entire Hamiltonian from above.
In each row of the lower layer, each spin is connected with an interaction coefficient of 1, as in FIG. Therefore, all spins in each row in the lower layer have the same state value. The shaded area H 1 is the area where the part corresponding to the local Hamiltonian H 1 for
S404において、デバイス制御部303は、イジングモデル計算デバイス101からS403で指示した計算結果であるイジングモデルの各スピンの状態を示す情報を受信する。S404で取得される情報は、部分集合Sjのそれぞれに対応するσjが1であるか−1であるかを示す情報となる。決定部304は、値が1であるσjに対応する部分集合Sjを、集合Mの分割結果として選択されたものとして決定する。また、決定部304は、値が−1であるσjに対応する部分集合Sjを、集合Mの分割結果として選択されなかったものとして決定する。
S405において、決定部304は、S404で集合Mの分割結果として決定した部分集合Sjの情報を出力する。例えば、決定部304は、集合Mの分割結果として決定した部分集合Sjを全て表示する確認画面を情報処理装置100の表示部に表示する。ユーザは、表示された確認画面を視認することで、集合Mの分割結果が表示されている部分集合でよいか否かを判断することができる。また、決定部304は、集合Mの分割結果として決定した部分集合Sjの情報を、情報処理装置100の記憶部に電子ファイルとして記憶することとしてもよい。補助記憶装置203は、情報処理装置100の記憶部の一例である。また、決定部304は、集合Mの分割結果として決定した部分集合Sjの情報を、外部の装置に送信することで、出力することとしてもよい。
In S404, the
In S405, the
以上、本実施形態の処理により、計算システムは、集合分割問題に対応するイジングモデルにおけるハミルトニアンの式を生成することで、集合分割問題をイジングモデルの問題に変換することができる。これにより、計算システムは、イジングモデル計算デバイス101を介して、効率的に集合分割問題の解を求めることを可能とすることができる。
As described above, by the processing of the present embodiment, the calculation system can convert the set partition problem into the Ising model problem by generating the Hamiltonian equation in the Ising model corresponding to the set partition problem. As a result, the calculation system can efficiently find the solution of the partition of a set problem via the Ising
<その他の実施形態>
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではない。
例えば、上述した計算システムの機能構成の一部又は全てをハードウェアとして情報処理装置100に実装してもよい。
<Other Embodiments>
Although the preferred embodiment of the present invention has been described in detail above, the present invention is not limited to the specific embodiment.
For example, a part or all of the functional configuration of the above-mentioned calculation system may be implemented in the
100 情報処理装置
101 イジングモデル計算デバイス
302 変換部
100
Claims (6)
前記取得手段により取得された前記候補情報に基づいて、集合Mの各要素kについて、kを含む部分集合S j の番号jの集合D k を取得し、取得したD k の要素数であるd k を取得し、D k の要素のペアの集合であるP k を取得し、P k の要素に対応する相互作用係数J ij を−1と決定し、D k の要素に対応する外部磁場係数h j を−(d k −2)と決定し、D k とP k とJ ij とh j とを、kに関するローカルなハミルトニアンの式として予め定められた式1に当てはめることで、kに関するローカルなハミルトニアンの式H k であって、イジングモデルにおけるスピンの向きを表す変数σ以外の変数の値が決定された式H k を求めて、集合Mの各要素kについて求めたH k を、予め定められた式2を用いてMの全ての要素について足し合わせることで、前記集合分割問題に対応するイジングモデルにおけるハミルトニアンの式を示す情報を生成する生成手段と、
を有する情報処理装置。
Based on the candidate information acquired by the acquisition means, for each element k of the set M, the set D k of the number j of the subset S j including k is acquired, and d is the number of elements of the acquired D k. Get k , get P k , which is a set of pairs of elements of D k , determine the interaction coefficient J ij corresponding to the element of P k as -1, and the external magnetic field coefficient corresponding to the element of D k. By determining h j as − (d k -2) and applying D k , P k , J ij, and h j to Equation 1, which is predetermined as the local Hamiltonian equation for k, the local for k. such a formula H k Hamiltonian, seeking formula H k the values of variables other than the variable σ representing the spin direction in the Ising model is determined, the H k obtained for each element k of the set M, previously By adding all the elements of M using the defined equation 2, a generation means for generating information indicating the Hamiltonian equation in the Ising model corresponding to the set division problem, and a generation means.
Information processing device with.
前記指示手段による指示に応じた計算結果の情報を、前記イジングモデル計算デバイスから受信し、受信した前記計算結果の情報に基づいて、前記集合分割問題の分割結果を決定する決定手段と、
を更に有する請求項1に記載の情報処理装置。 Information indicating the Hamiltonian equation in the Ising model corresponding to the partitioning problem generated by the generation means is transmitted to the Ising model calculation device, and the spin state in which the value of the equation is minimized is transmitted to the Ising model calculation device. Instruction means to instruct the calculation and
A determination means for receiving the information of the calculation result according to the instruction by the instruction means from the Ising model calculation device and determining the division result of the set division problem based on the received information of the calculation result.
The information processing apparatus according to claim 1 , further comprising.
集合Mを分割する集合分割問題における部分集合の候補の情報である候補情報として、複数の部分集合SAs candidate information that is information on candidates for subsets in the partitioning problem that divides set M, a plurality of subsets S 11 、S, S 22 、・・・の情報を取得する取得ステップと、The acquisition step to acquire the information of, ...
前記取得ステップで取得された前記候補情報に基づいて、集合Mの各要素kについて、kを含む部分集合SFor each element k of the set M, a subset S containing k, based on the candidate information acquired in the acquisition step. jj の番号jの集合DSet D of number j kk を取得し、取得したDAnd acquired D kk の要素数であるdThe number of elements of d kk を取得し、DAnd D kk の要素のペアの集合であるPP, which is a set of pairs of elements of kk を取得し、PAnd P kk の要素に対応する相互作用係数JInteraction coefficient J corresponding to the element of ijij を−1と決定し、DIs determined to be -1, and D kk の要素に対応する外部磁場係数hExternal magnetic field coefficient h corresponding to the element of jj を−(d-(D kk −2)と決定し、D-2) was decided, and D kk とPAnd P kk とJAnd J ijij とhAnd h jj とを、kに関するローカルなハミルトニアンの式として予め定められた式1に当てはめることで、kに関するローカルなハミルトニアンの式HBy applying to equation 1 predetermined as the local Hamiltonian equation for k, the local Hamiltonian equation H for k kk であって、イジングモデルにおけるスピンの向きを表す変数σ以外の変数の値が決定された式HThe equation H in which the values of variables other than the variable σ representing the spin direction in the Ising model are determined. kk を求めて、集合Mの各要素kについて求めたHWas obtained, and H was obtained for each element k of the set M. kk を、予め定められた式2を用いてMの全ての要素について足し合わせることで、前記集合分割問題に対応するイジングモデルにおけるハミルトニアンの式を示す情報を生成する生成ステップと、To generate information indicating the Hamiltonian equation in the Ising model corresponding to the partition of a set problem by adding all the elements of M using the predetermined equation 2.
を含む情報処理方法。Information processing methods including.
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